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DeepSeek大模型如何推動“AI+物流”融合創(chuàng)新

westwell西井科技 ? 來源:westwell西井科技 ? 2025-02-28 16:36 ? 次閱讀

人工智能技術(shù)的迭代浪潮中,大模型(Large Language Models, LLM)正從文本生成、圖像創(chuàng)作走向垂直行業(yè)賦能。2025年新年,國產(chǎn) AI 大模型 DeepSeek 橫空出世,憑借其低成本、高精度和多模態(tài)能力,迅速成為“新晉網(wǎng)紅”,并在各行各業(yè)引發(fā)廣泛討論。

物流作為全球經(jīng)濟(jì)的“血管系統(tǒng)”,長期面臨效率瓶頸、成本高企和需求波動等痛點(diǎn)。而大模型的介入,或?qū)㈤_啟一場從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動”到“智能驅(qū)動”的行業(yè)重塑。本文將從DeepSeek的技術(shù)特性出發(fā),解析大模型將如何推動“AI+物流”的融合創(chuàng)新。

01.從“粗放”到“精細(xì)”的技術(shù)

底座DeepSeek的革新與升級

不同于ChatGPT的"溫室花朵"形象,DeepSeek-R1自誕生就帶著"基建狂魔"的基因:在AI領(lǐng)域,傳統(tǒng)模型如ChatGPT系列,訓(xùn)練時(shí)依賴大量算力堆疊,不僅成本高昂,面對復(fù)雜需求時(shí),會出現(xiàn)靈活性不足、針對性差的問題。DeepSeek憑借低成本、高精度、推理性、場景適配度等特性實(shí)現(xiàn)了跨越式發(fā)展。

1. 低成本輕量化運(yùn)行

DeepSeek-R1基于自研的混合專家架構(gòu)MoE(Mixture of Experts)。運(yùn)行時(shí),它像醫(yī)院分診一樣,精準(zhǔn)激活最相關(guān)的 “專家模塊”,而非啟用整個(gè)龐大模型。通過動態(tài)分配計(jì)算資源,在保證推理精度的同時(shí),將訓(xùn)練和推理成本降低至同類模型的30%。

2. 部署使用靈活便捷

DeepSeek 通過壓縮模型體積,結(jié)合動態(tài)量化與剪枝技術(shù),能在國產(chǎn)芯片(如華為昇騰)上低功耗運(yùn)行,甚至支持手機(jī)端部署。這降低了傳統(tǒng)物流企業(yè)的技術(shù)門檻,部署和員工操作都更簡單。

3. 垂直領(lǐng)域場景適配度高

R1-Zero是DeepSeek推出的首個(gè)完全依賴強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)推理的開源模型,它的出現(xiàn)標(biāo)志著AI推理技術(shù)的一個(gè)重要里程碑。DeepSeek 具備多模態(tài)融合能力,不僅能理解文字,還能解讀圖片、分析傳感器數(shù)據(jù)。在物流場景中,它能對 “人 - 車 - 貨 - 場” 進(jìn)行統(tǒng)一分析,有力支持各環(huán)節(jié)協(xié)同,滿足復(fù)雜需求。

4. 主動思考的決策升級

對比國際大廠模型,DeepSeek的“推理型”特性使其能夠更好模擬人類的決策邏輯,在物流場景展現(xiàn)出一系列優(yōu)勢。例如,在動態(tài)路徑規(guī)劃方面,它能夠基于實(shí)時(shí)路況、天氣等數(shù)據(jù)為運(yùn)輸車輛規(guī)劃出成本最優(yōu)的路線。同時(shí),DeepSeek具備風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判能力,能夠提前預(yù)警高風(fēng)險(xiǎn)運(yùn)輸任務(wù),為物流企業(yè)的運(yùn)輸安全保駕護(hù)航。

02.多個(gè)場景劇透

當(dāng)物流遇上AI“最強(qiáng)大腦”

作為當(dāng)前技術(shù)變革最為迅猛的領(lǐng)域之一,大模型技術(shù)不僅重塑了傳統(tǒng)物流作業(yè)流程,更是在提升運(yùn)營效率、優(yōu)化資源配置、增強(qiáng)決策智能化等方面發(fā)揮著不可替代的作用。

場景1:

無人駕駛與智能運(yùn)輸

——全局調(diào)度與實(shí)時(shí)糾偏

在無人駕駛領(lǐng)域,多模態(tài)大模型的核心價(jià)值在于通過端側(cè)高效推理能力,推動智能駕駛系統(tǒng)從“感知驅(qū)動”向“認(rèn)知驅(qū)動”升級。依靠大模型的路徑規(guī)劃、分布式?jīng)Q策和協(xié)同算法,能夠自主決策、避開擁堵,并實(shí)時(shí)調(diào)整路線。

場景2:

多式聯(lián)運(yùn)與智能銜接

——提升效率與運(yùn)輸安全

在智慧物流所呈現(xiàn)的多式聯(lián)運(yùn)場景中,AI技術(shù)展現(xiàn)出了獨(dú)特的優(yōu)化效能。它綜合考慮貨物的具體特性、運(yùn)輸時(shí)效要求以及各類運(yùn)輸方式當(dāng)前的運(yùn)力狀況等多重因素,運(yùn)用智能算法精心策劃出最優(yōu)的轉(zhuǎn)運(yùn)方案。運(yùn)用大模型后,轉(zhuǎn)運(yùn)等待時(shí)長會大幅縮短,不同運(yùn)輸方式之間因銜接不佳而產(chǎn)生的延誤概率和成本也能顯著降低。結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù),大模型還能實(shí)現(xiàn)單證數(shù)字化流轉(zhuǎn)與智能化審核,降低錯(cuò)誤率。

場景3:

智能倉儲決策引擎

——重構(gòu)空間價(jià)值網(wǎng)絡(luò)

基于時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),大模型可構(gòu)建倉儲價(jià)值熱力地圖。通過融合電商平臺實(shí)時(shí)消費(fèi)數(shù)據(jù)與社交媒體輿情指數(shù),建立需求波動預(yù)測矩陣。同時(shí),倉儲機(jī)器人、分揀系統(tǒng)等終端設(shè)備可以直接嵌入AI能力,無需過度依賴云端算力,為物流企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供更為高效、靈活且低成本的解決方案?;趯?shí)時(shí)訂單熱度,可動態(tài)調(diào)整倉儲機(jī)器人巡邏路徑,減少空駛里程,實(shí)現(xiàn)從 “人找貨” 到 “AI 驅(qū)動貨找人” 的倉儲自動化變革。

場景4:

供應(yīng)鏈智能調(diào)諧系統(tǒng)

——打造產(chǎn)業(yè)共振生態(tài)

智慧物流的高效運(yùn)行離不開供應(yīng)鏈上下游各方的緊密合作,而AI技術(shù)正是搭建這一協(xié)同體系的核心橋梁。大模型能夠整合上下游企業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃、銷售數(shù)據(jù)和市場趨勢等多維度信息,深入分析后為物流企業(yè)提供精準(zhǔn)需求預(yù)測。物流企業(yè)據(jù)此提前調(diào)配資源、規(guī)劃倉儲,靈活應(yīng)對市場波動,減少庫存積壓或缺貨,加快供應(yīng)鏈響應(yīng)速度。

場景5:

可持續(xù)物流智慧中樞

——構(gòu)建低碳運(yùn)籌體系

隨著歐盟CBAM法規(guī)對物流領(lǐng)域碳排放的監(jiān)管日益嚴(yán)格,倒逼出口企業(yè)采用AI驅(qū)動的碳足跡核算工具,跨境物流企業(yè)手動測算碳排放數(shù)據(jù)變得愈發(fā)復(fù)雜,且容易出錯(cuò)?;?a href="http://www.wenjunhu.com/v/tag/557/" target="_blank">機(jī)器學(xué)習(xí)算法,大模型可以為企業(yè)構(gòu)建動態(tài)碳足跡模型,實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù),并預(yù)測未來的碳排放趨勢,幫助企業(yè)提前規(guī)劃減排策略。

作為全球智慧物流與智能駕駛領(lǐng)域的先行者,西井科技已不是簡單將AI作為效率工具,而是將其轉(zhuǎn)化為重構(gòu)產(chǎn)業(yè)關(guān)系的“價(jià)值操作系統(tǒng)”。目前,西井已打造了覆蓋海、陸、空、鐵、工廠等多個(gè)集裝箱物流場景的全棧人工智能解決方案,產(chǎn)品和服務(wù)已在全球28個(gè)國家和地區(qū)落地。

未來,隨著多模態(tài)大模型與物理世界的深度融合,我們也將持續(xù)以技術(shù)創(chuàng)新為驅(qū)動,積極探索“AI+物流”的無限可能,構(gòu)建一個(gè)開放、協(xié)同、共贏的智慧物流生態(tài)系統(tǒng)!

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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原文標(biāo)題:西「景」洞察丨“新晉網(wǎng)紅”DeepSeek出世,大模型如何重塑“AI+物流”行業(yè)?

文章出處:【微信號:westwelllab,微信公眾號:westwell西井科技】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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